Mahdollisuus jota ei kannata ohittaa. Nykyaikaisia tekoälytyökaluja hyödyntämällä tyypillisissä toimistotehtävissä tehokkuus nousee 30%
Kolmasosa työstä tietokoneen äärellä on suhteellisen yksinkertaisia tehtäviä tietojen kirjaamisen, hakemisen, koostamisen ja sähköpostien parissa. Näissä erityisesti nykyaikaiset tekoälytyökalut loistavat.
Yrityksen dataa, räätälöityjä tekoälyratkaisuja ja harkittuja prosesseja yhdistäen tämä ajansäästö voi olla vieläkin merkittävämpi. Aiemmin hyvin hankalasti automatisoitavista tehtävistä osa pystytään automatisoimaan hyvin pienellä vaivalla tai ainakin työstää tarkistettavaksi tai viimeisteltäväksi murto-osalla ajasta. Ja tekoälytyökalujen kehityksen myötä tämä osuus tehtävistä tulee vain kasvamaan.
Kolmasosa lisää aikaa tehdä oleellisia, lisäarvoa tuottavia asioita, ja keskittyä ammattitaitoa vaativiin tehtäviin. Tekoälytyökalut tarjoavat käytännössä jokaiselle assistentin työpariksi hoitamaan puuduttavat tehtävät ja välilliset hyödyt ovat vieläkin suuremmat.
Miksi ette ottaisi nykyaikaisia työkaluja käyttöönne?
Nosta tiimisi osaamistasoa ja kykyä ratkoa ongelmia
Oikein käytettynä ja mahdollisuuksien mukaan yrityksen datalla koulutettu kielimalli osaa yhdistää syvällistä ammattitaitoa yhdistettynä yrityksen aiempaan tietoon ja haasteeseen joka on käsillä. Tiimin koko voidaan pitää kompaktina ja käyttää tekoälyä antamaan tietystä näkökulmasta kommentteja tai tarjota tietoa. Uusien työntekijöiden perehdytyksessä tekoälyllä on myös suuri rooli sen vapauttaessa aikaa kokeneemmilta.
Ongelmanratkaisukyky on yksi kulmakivi jolla tekoälytyökaluja kehittävät yritykset kilpailevat. Ohjelmointitehtävissä ja matemaattisissa haasteissa osa malleista onkin jo erityisen hyvällä tasolla. Henkilöiden vahvuusalueella olevia taitoja pystyy täydentämään työkalujen avulla merkittävästi. Ja kysymällä ratkaisut vaiheistettuna on tämä myös erinomainen tapa oppia juuri käsillä olevista haasteista ja ratkaisutavoista lisää.
Viestinnässä kuten sähköpostit ja esitteet pystytään usein myös nostamaan laatutasoa tekoälyn tarjotessa vaihtoehtoisia lähestymistapoja nopeudella joka ei ihmiseltä onnistu. Yhdistettynä kielitaitoon tai kykyyn sopeutua tiettyyn tarpeeseen on ulospäin näkyvä laatu ja uskottavuus uudella tasolla.
Tekoälytyökaluja otetaan nyt vauhdilla käyttöön, onko teillä varaa jäädä junasta?
Keskity olennaisiin arvoa lisääviin tehtäviin
Työn tekeminen hyvin ja stressittä ei ole mahdollista jos aika kuluu toistuviin asioihin. Kun aikaa on säästetty ja asioiden ratkaisuun päästään helpommin saa henkilöstä kuin henkilöstä enemmän irti olennaiseen.
Tehokkaasti käyttöönotettu tekoäly siirtää toimihenkilöiden fokuksen nopeastikin uralle jossa asiat sujuvat helpommin ja pitkäänkin haasteina olevat asiat saadaan ratkottua. Ihmiset pääsevät keskittymään osaamisalueisiinsa ja ovat tyytyväisempiä. Tämä hejastuu nopeasti myös tuottavuuteen ja kannattavuuteen usein myös tuotannonkin puolella.
Tekoälyllä muodostetut muistiot palavereista ovat usein korkeatasoisempia kuin ihmisen tekemät. Aiempiin palavereihin ja projektiin kiinni hetkessä. Lisäksi tekoälyllä luotu palaverin runko tai jopa sen käyttö puheenjohtajana voi tehostaa palaverikäytäntöjä merkittävästi. Palavereista saavutetaan enemmän kertaheitolla.
Stressitön ja toimiva ympäristö tehostaa tuottavuutta ja kannattavuutta koko yrityksessä
Käyttökohteita
Mikä tekoäly? LLM? GPT? AGI?
Tekoäly (AI) on teknologian ala, joka mahdollistaa koneiden oppimisen ja päätöksenteon ihmisen kaltaisella tavalla. Se kattaa laajan joukon tekniikoita ja sovelluksia, joista yksi on luonnollisen kielen käsittely. Näitä työkaluja on usein laajennettu pääsyllä käsiksi reaaliaikaisesti eri tietolähteisiin, ja mahdollisesti myös muihin työkaluihin tekemään toimenpiteitä.
Tässä infopaketissa keskitytään näihin työkaluihin, mutta rajat erilaisten ratkaisujen välillä ovat häilyviä ja samoja työkaluja hyödynnetään jo robotiikassa, kuvantunnistuksessa ja data-analytiikassa
LLM (Large Language Model) viittaa suuriin kielimalleihin, jotka on koulutettu valtavilla tekstidatamäärillä. Ne ymmärtävät kieltä ja tuottavat tekstiä syvällisesti, mahdollistaen monenlaiset sovellukset kuten tekstin generoinnin ja kysymysten ymmärtämisen.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) on tietynlainen LLM malli, joka terminä on noussut erityisesti ChatGPT suosion myötä julkisuuteen. AGI (Artificial General Intelligence) on termi tekoälylle joka kykenisi suoriutumaan älykkyyttä vaativista tehtävistä yhtä laajasti kuin ihminen.
Yrityksen ajantasaisella datalla koulutettu AI, tuntuu kuin vanhalta työntekijältä joka tuntee talon läpikotaisin
Data järjestykseen
Kun yrityksen data on tallennettu järjestelmällisesti ja on käytettävissä, tekoälyjärjestelmät pystyvät hyödyntämään sitä tehokkaasti. Tämä mahdollistaa tarkemmat analyysit, paremmat ennusteet ja nopeamman päätöksenteon.
Sekalaisesti tallennettu data ei ole este tekoälyn käyttöönotolle, mutta lopputulos on usein parempi jos tiedonhallinta on kunnossa. Tekoälytyökalut pystyvät käsittelemään myös jäsentelemätöntä dataa tai luomaan tyypillisien toimintamallien pohjalta laadukasta sisältöä, mutta haasteena tällöin on yleisluontoisuus.
Integroinnin avulla tekoäly pääsee käsiksi yrityksen eri järjestelmissä olevaan dataan, kuten asiakastietoihin, tuotetietoihin ja liiketoimintaprosesseihin rajapintojen kautta. Alkuvaiheessa pelkkä lukumahdollisuus tai esimerkiksi ajoittainen tiedon exporttaus tuo usein kielimallien tuotoksille tarvittavaa lisätietoa.
Data-analyysit ja raportointi on merkittävää potentiaalia sisältävä osuus tekoälytyökalujen hyödyntämisessä päätöksentekoon. Työkalua valittaessa ja käyttöönottaessa tämän huomioiminen voi tuottaa merkittävää lisäarvoa.
Prosessit selkeäksi
Kun prosessit, työtehtävät ja tietovirrat on määritelty tarkasti, on helpompi tunnistaa ne kohdat, joissa tekoäly voi tuoda eniten hyötyjä ja ajansäästöä. Kun keskitytään helpompiin ja enemmän aikaa säästäviin vaiheisiin sekä kerätään kokemusta on käytön laajentumisen edellytykset kunnossa.
Prosessien kuvaaminen mahdollistaa myös vaiheittaisen automatisoinnin, jolloin tekoäly voidaan ottaa käyttöön hallitusti ja sujuvasti tekemään toistuvia vaiheita ja työntekijöiden aikaa riittää todellisten haasteiden ratkomiseen.
Tarkemmin määrittelemättömät tai dokumentoimattomat prosessit ei ole este käyttöönotolle, ja merkittäviä hyötyjä saadaan usein nimenomaan tehtävistä jotka ovat päivittäisprosessien ulkopuolella.
Tietoturva ja eettisyys
Muutosjohtaminen
Tekoälyn käyttöönotto yrityksissä ei ole vain teknologinen haaste, vaan se vaatii myös onnistunutta muutosjohtamista. Työntekijöiden perehdyttäminen ja aktiivinen keskustelu muutoksen aikana varmistaa muutosvastarinta jää vähäiseksi sen tuntuessa alusta asti asioita mahdollistavalta työkalulta.
Osastokohtainen lähestymistapa auttaa saamaan arvokasta tietoa ja esimerkkidataa, joka helpottaa muutoksen läpivientiä. Myös liiketoiminnan prosessit on syytä pitää ajan tasalla, jotta tiimit ja henkilöt pysyvät muutoksessa mukana. Muutosnopeus saattaa muodostua joissain ympäristöissä haasteeksi ja suunnitelmallisuus onkin tärkeää kun ominaisuuksia otetaan käyttöön.
Onnistunut käyttöönotto ja suunnan muutos varmistavat saavuttamaan tavoitellut hyödyt kuten ajansäästön ja kansainvälisen kilpailukyvyn ylläpidon.
Valinta
Valikoiman määrä työkaluissa on räjähtänyt vuosien 2023 ja 2024 aikana. Vaihtoehtoisten työkalujen määrä, erilaiset lisenssointimallit, palveluiden sisällä eri tasoiset kielimallit, kielimallien räätälöitävyys, liiketoiminnan luonne, datan sijainti, työkielet ja käyttöönottoon varatut resurssit vaikuttavat liiketoiminnan kannalta järkevimmän ratkaisun valintaan. Huonosti valitsemalla työkalut jäävät käyttämättä.
Suosituimmat palvelut
OpenAI ChatGPT
+ Erinomainen apuri ongelmanratkaisussa, – Yrityskäyttöön lisenssit hankalia
– Muuttunut varovaiseksi vastauksissaan
Microsoft Copilot
+ Integroituu Office työkaluihin
– Kielitaito Suomen osalta rajallinen
– Rajattu viestimäärä keskusteluissa
Anthropic Claude
+ Ymmärtää suuriakin kokonaisuuksia
+ Tekstin laatu parhaasta päästä
– Ei yhdisty olemassaoleviin palveluihin
Google Gemini
+ Integroituu Googlen työkaluihin
+ Hyvä tiivistämään laajoja sisältöjä
– Suomen kielen osaaminen puutteellista
Vaihtoehtoiset lähestymistavat
Eri kielimalleja yhdistävät työkalut
Perplexity AI ja Poe ovat hyviä esimerkkejä joissa yhdistetään useampi kielimalli saman käyttöliittymän alle.
Lisätyt hakuominaisuudet täydentävät mallien heikkouksia ja esimerkiksi tuottavat parempia hakutuloksia.
Oma tai pilvipalvelin tekoälylle
Itse hallittavia kielimalleja löytyy sekä avoimen lähdekoodin että esimerkiksi ChatGPT puolella.
Etuna on se että data on omassa hallussa ja koulutettavissa suuremmalla määrällä organisaation dataa.
Laitteessa ajettavat kielimalit
Erityisesti avoimen lähdekoodin malleja löytyy kuluttajatason näytönohjainraudalle ja kehitys on nopeaa.
Tämä vaihtoehto on kiinnostava erityisesti arkaluonteisen datan käsittelyssä kun käyttöönotto suoritetaan hallitusti.
Kustomointipalvelut
Markkinoille on tullut useita palveluita jotka käytännössä käyttävät suurimpien kielimallien rajapintoja pohjadatalla. Näiden osalta on on syytä pohtia pystytäänkö käyttämään alkuperäisen palvelun ominaisuuksia paremmin.
Käyttöönotto onnistuneesti ei ole helppoa, kuten minkään muunkaan näin laajan järjestelmän käyttöönotto
Määrittelyt, mahdollinen koulutusdata kielimallille ja valitusta ratkaisusta riippuen itse käyttöönotto on syytä tehdä huolella. Työkalujen nopean kehityksen vuoksi tehdyt asiat on myös syytä dokumentoida, jotta tarvittaessa muutokset ja siirtyminen muihin vaihtoehtoihin on sujuvaa.
Integraatiot, mahdollinen oma rauta ja käyttäjähallinta on syytä käydä järjestelmätoimittajien ja IT-osaston kanssa tarkasti läpi. Itse ylläpidetyissä vaihtoehdoissa on syytä testata järjestelmän suorituskyky ja vaikutukset muuhun IT-infraan.
Yrityksen ohjeistukset ja säännöt tekoälyn käyttöön on syytä täsmentää ja varmistaa että näistä tiedotus on kunnossa ja että johtoporras näyttää esimerkkiä työkalujen käyttöönotossa.
ERP-projekteista 60-70% kohtaa vaikeuksia tai epäonnistuu jollain tavalla. Tekoälyn käyttöönotto on vastaavasti laajalti liiketoimintaa koskeva projekti. Varmista käyttöönoton suunnitelma, johtaminen ja resursointi ajoissa.
Koulutus
- Osasto- tai tehtäväkohtaiset ohjeistukset varmistavat sujuvan käytön alusta alkaen
- Pohjadata ja mallin toiminta on syytä avata käyttäjille riittävän tarkasti jotta työkalu tulee tutuksi
- Riskit ei-faktan ja väärien mutta hyvältä näyttävien vastausten osalta on syytä juurruttaa käyttäjille
- Seurantapalaverit ja tiimin sisäinen tuki on syytä määrittää käyttöönoton sujuvuuden varmistamiseksi
Vaikutukset ja jatkuva kehitys
Tekoälyn kyky analysoida dataa kannattaa ottaa päätöksenteon valmisteleviin vaiheisiin mukaan. Itse tekoälystä on syytä kerätä myös dataa jotta pystytään tekemään päätöksiä sen suhteen työkalujen kehittyessä.
Käyttäjäkokemukset
Palautteen kerääminen aluksi kuukausittain ja jatkossa esimerkiksi kvartaaleittain auttaa ymmärtämään hyödyntämisen tasoa ja ohjaamaan käyttöä oikeaan suuntaan. Ajansäästön ymmärtämiseksi ja käyttäjien kannustimeksi on järkevää kerätä tietoa onnistuneiden kokemusten avulla.
Statistiikka
Viestien tai pyyntöjen määrä, niiden pituus ja tieto liitetiedoistoista vie jo pitkälle arvioitaessa käytön tehokkuutta ja vertailtaessa eri osastojen käyttöä. Osastokohtaisesti lähetetyistä viesteistä voidaan myös arvioida hyvin käytön luonnetta ja saada jatkokehitykseen tärkeää tietoa.
Ohjeiden päivitys ja uudet ominaisuudet
Käytössä olevien ohjeiden ylläpito niin yrityksen sisällä opitun pohjalta, kuin esimerkiksi kielimallien kehityksen myötä on tärkeää tehokkaan käytön varmistamiseksi. Oletettavaa on myös että työkalujen kehitys jatkuu erittäin aktiivisena ja uusia ominaisuuksia julkaistaan jatkuvasti.
Tekoälyn käytön laajentaminen
Tekoälyn hyödyntäminen prosessien osana ja automatisoinnissa varmistaa yrityksen menestyksen. Laajentamiselle on syytä tehdä tiekartta ja prosessi. Robotiikka ja ohjelmistoautomaatio tulee ottamaan aiempaa suurempia harppauksia lähitulevaisuudessa, ja näissä kehitysvaiheissa kannattaa olla mukana.
Miten hoidetaan käyttöönotto teidän yrityksessänne?
Teollisuuden & IT yhdistävä asiantuntija
Autan suomalaisia yrityksiä menestymään
Mika Maanonen
- Diplomi-Insinööri (Aalto Yliopisto)
- Materiaali- ja kemiantekniikka opintojen keskiössä
- Intohimona tuotantotalous, IT, teknologia ja johtaminen
- Yritysten kehitysprojektien konsultti Paisto Oy, yrittäjyyden alkutaival 20 vuoden takaa
- Kokemusta palkkatöistä eri aloilta ja positioista teollisuudesta ja vähittäiskaupasta
- Tekoälyn, robotiikan ja laajennetun todellisuuden kehityksen aktiivinen seuraaja
Tekoäly & Yritykset
- Fyysisten tuotteiden ja valmistuksen yhdistäminen tekoälyyn vaatii kykyä ymmärtää kokonaisuuksia
- Yleisimmät tekoälyn käyttökohteet markkinoinnissa, asiakaspalvelussa ja ohjelmoinnissa eivät yleensä resonoi teollisuuden tarpeisiin
- Maailma tulee muuttumaan paljon, kysymys kuuluu että kuinka nopeasti? Varmista yrityksesi kilpailukyky ja lähde mukaan NYT!